Как принять ИИ-систему другого подрядчика на сопровождение и довести до прода
Без переписывания с нуля: аудит кода, данных, промптов и доступов, приёмка по списку рисков и SLA, затем мониторинг и доработки до прода.
A2 Labs берёт в эксплуатацию ИИ-системы, которые сделал другой подрядчик или ваша команда. Сначала меряем, что система даёт процессу — не только качество её ответов, — затем приёмка, доведение до прода и сопровождение под SLA с метрикой процесса — от 60 000 ₽ в месяц.
Кто может взять на поддержку ИИ-агента, которого сделал другой подрядчик?
Три варианта: исходный подрядчик, ваша ИТ-служба или новый подрядчик, который принимает систему в эксплуатацию. Выбор зависит от того, остался ли доступ к коду и к людям, которые его писали, и есть ли у вас команда, которая умеет измерять качество ответов модели.
Ситуация частая. В опросе 52 крупных организаций 53% из тех, кто использует или тестирует большие языковые модели, уже вывели решения в промышленную эксплуатацию [2]. По оценке MWS AI, из примерно 30 млрд ₽ рынка корпоративных ИИ-помощников в 2026 году до 10 млрд ₽ приходится на компании, которые уже используют сторонние ИИ-решения [1].
Систему, которую собрал подрядчик, кто-то должен вести и после сдачи.
| Кто | Когда подходит | Риск |
|---|---|---|
| Исходный подрядчик | Он на связи, знает систему, договор на поддержку есть | Если в договоре только исправление ошибок, качество ответов и расход на модель никто не отслеживает |
| Ваша ИТ-служба | Есть разработчики и время, система несложная | ИТ отвечает за системы, а не за качество ответов; нужны навыки работы с промптами, моделями и контрольными выборками |
| Новый подрядчик на эксплуатацию | Исходный подрядчик ушёл или система так и не дошла до прода | Без аудита и приёмки новый подрядчик отвечает за то, чего не видел |
Почему ИИ-систему нельзя просто оставить работать?
Обычная программа после сдачи ведёт себя одинаково, пока её не трогают. ИИ-система — нет: меняются модель, данные и поток.
Модель меняется по графику вендора
В документации Yandex AI Studio: «Модель сохраняет URI до тех пор, пока не будет выведена из эксплуатации», о выводе версии платформа предупреждает заранее, а у части моделей прямо написано «Модель доступна до 30 октября 2026 года» [5]. Новую версию нужно прогнать на контрольной выборке до переключения.
Меняются заявки и регламенты
Реальные заявки отличаются от тестовых: после запуска «сценарии правят под реальные заявки, нагрузка меняется». Интегратор в открытой оценке закладывает на поддержку после запуска 30–50% годовой стоимости проекта [4].
Качество падает тихо
Без контрольной выборки с правильными ответами падение замечают по жалобам пользователей, а не по метрике — и обычно поздно.
Расход растёт вместе с потоком
Стоимость одной обработки нужно считать каждый месяц, иначе счёт за модель становится сюрпризом для бюджета.
Почему пилоты в целом застревают до прода — в разборе «Только 1 из 10 пилотов ИИ доходит до прода»; здесь — только о системе, которую сделал кто-то другой.
Что проверить при аудите чужой ИИ-системы?
Девять областей, которые мы проходим при приёмке. Красный флаг — не повод отказаться от системы, а строка в списке рисков: её закрывают до прода или записывают как принятый риск.
| Область | Что проверяем | Красный флаг |
|---|---|---|
| Код и репозиторий | Исходники у вас, сборка повторяется с нуля, есть автотесты, видна история изменений | Исходники только у подрядчика, сборка вручную на одном сервере |
| Данные | Откуда приходят и где хранятся, есть ли персональные данные, есть ли контрольная выборка с правильными ответами | Контрольной выборки нет — качество нечем измерить |
| Промпты и правила | Промпты лежат в репозитории с версиями, бизнес-правила — категории, маршруты, пороги — вынесены в настройки | Правила зашиты в текст промпта, правки вносят прямо на проде |
| Модели | Какая модель и версия, где работает, что будет при выводе версии из эксплуатации, есть ли запасной вариант | Версия не зафиксирована, смену модели никто не тестирует |
| Интеграции | С какими системами связана — 1С, CRM, почта, телефония — и что происходит, когда они недоступны | При сбое смежной системы заявки теряются молча |
| Доступы и секреты | Учётные записи, облачный аккаунт и ключи оформлены на компанию; у кого какие права; где хранятся секреты | Аккаунт и ключи — на подрядчике или сотруднике, пароли в коде |
| Мониторинг качества и стоимости ответа | Журнал запросов и сбоев, регулярный замер на контрольной выборке, учёт стоимости одной обработки | О проблемах узнают от пользователей, счёт за модель смотрят раз в квартал |
| Документация | Схема системы, инструкция по развёртыванию, описание промптов и правил, журнал известных проблем | Документация описывает первую версию, а не то, что работает сейчас |
| Контур и 152-ФЗ | Где лежат данные и работает модель, согласована ли система со службой безопасности | Служба безопасности системы не видела |
Как проходит приёмка на сопровождение?
Приёмка отвечает на один вопрос: за что новая команда отвечает с первого дня, а за что — после исправлений.
Передача
Доступы к репозиторию, облаку, моделям и смежным системам переоформляем на учётные записи компании; секреты — в хранилище, а не в коде.
Замер
Прогоняем контрольную выборку и фиксируем текущее качество и стоимость одной обработки, а также метрику процесса, который система обслуживает, — то, что она должна была ускорить. Это базовая линия: от неё считаем порог в SLA и эффект исправлений. Если система отвечает правильно, а процесс быстрее не стал, говорим об этом прямо и предлагаем, что поменять — в самой системе или в маршруте вокруг неё. Эксперт ЛАНИТ об ИИ-проектах: «Это нужно определить в самом начале проекта: как именно будет измеряться эффект» [3].
Список рисков
Каждую находку аудита относим в одну из трёх групп: исправить до прода, исправить в ходе эксплуатации, принять как есть. Список согласует владелец процесса.
SLA и акт
Записываем время реакции, порог качества, лимит расхода и отчётность. С этого момента система — на эксплуатации.
Что записать в SLA для ИИ-системы?
Время реакции на сбой — привычная часть любого SLA. Для ИИ-системы этого мало: она может работать без единого сбоя и при этом отвечать хуже, чем месяц назад.
| Пункт | Что фиксируем | Зачем |
|---|---|---|
| Время реакции | На сбой — в рабочее время или расширенное; кто и как сообщает о сбое | Понятно, когда ждать разбора; от этого зависит месячная цена |
| Порог качества | Метрика и порог на контрольной выборке, частота замера | Падение качества видно по метрике, а не по жалобам |
| Расход на модель | Стоимость одной обработки и месячный лимит, кто получает сигнал о превышении | Счёт за модель не становится сюрпризом |
| Смена модели | Новую версию прогоняем на контрольной выборке до переключения; переход утверждает владелец процесса | Вендор выводит версии из эксплуатации по своему графику [5] |
| Изменения | Кто правит промпты и правила, как правка проверяется и откатывается | Правка одного сценария не ломает соседние |
| Отчётность | Ежемесячный отчёт: метрика процесса — то же, что система должна была ускорить, — плюс качество, сбои и расход | Владелец процесса видит не только работу модели, но и что система даёт процессу |
| Выход | Код, доступы, документация и контрольная выборка остаются у вас | Смена подрядчика не начинается с нуля |
Что вы получаете в первые 30 дней?
До договора — бесплатная диагностика, около двух недель. Смотрим процесс, в котором работает система, и саму систему. В конце говорим, стоит ли её доводить и сколько это будет стоить в месяц (как мы работаем).
Первый месяц эксплуатации — приёмка и настройка мониторинга. Исправления, которые не помещаются в месяц, получают сроки в первом отчёте.
| Срок | Что делаем | Что получаете |
|---|---|---|
| 1-я неделя | Принимаем доступы, описываем систему, говорим с владельцем процесса и пользователями | Карта системы: компоненты, модели, интеграции, данные; доступы — на учётных записях компании |
| 2-я неделя | Аудит по чек-листу, замер на контрольной выборке и метрики процесса | Список рисков в трёх группах; базовая линия качества, стоимости одной обработки и метрики процесса |
| 3-я неделя | Ставим мониторинг качества и расхода, журнал сбоев, оповещения | Сбои, падение качества и перерасход видны по журналу и оповещениям, а не по жалобам |
| 4-я неделя | Первые исправления из группы «до прода», согласование SLA | Подписанный SLA, первый ежемесячный отчёт, план и сроки доведения до прода |
Доводить чужую систему или собирать заново?
Отвечаем после диагностики — по признакам, а не по вкусу. Эксперт ЛАНИТ — о проектах, которые итерация за итерацией не добирают нужного качества: «Очень многие не умеют вовремя остановиться» [3]. С чужой системой так же: иногда честнее собрать заново, чем годами чинить.
| Признак | Доводим | Собираем заново |
|---|---|---|
| Исходники | Код у вас, сборка повторяется | Исходников нет, восстановить нельзя |
| Качество | Замер близок к порогу, ошибки понятны | Далеко от порога, причины не воспроизводятся |
| Где работает модель | Российское облако или ваш контур | Нужен перенос — это разовая работа, она считается как запуск |
| Устройство | Правила можно по частям вынести из промпта в настройки | Всё в одном промпте, любая правка ломает соседние сценарии |
| Процесс | Процесс не менялся с запуска | Процесс изменился, система решает уже не ту задачу |
Если собирать заново — идём обычной лестницей: диагностика процесса и Прототип в её конце бесплатно, пилот по желанию — 300 000–900 000 ₽, запуск ИИ-агента — от 400 000 ₽. Подробно — в разборе «Сколько стоит внедрить ИИ-агента».
Сколько стоит эксплуатация чужой ИИ-системы?
У нас — от 60 000 ₽ в месяц. Нижняя граница — одна система, один канал и реакция в рабочее время. Несколько систем или каналов, интеграции с 1С, ERP, CRM и расширенное время реакции увеличивают сумму — её называем после приёмки системы.
Отдельной платы за вход нет: приёмка и доведение до прода входят в месячную плату. По смете — только то, что больше месячного объёма: крупная доработка, новая функция, перенос системы на другую инфраструктуру. Это запуск — от 150 000 ₽ по направлению. Расход на модель в облаке — отдельная строка: мы его контролируем и показываем в отчёте. Что входит в услугу — на странице «Эксплуатация ИИ-систем другого подрядчика».
Для сравнения: по оценке интегратора CRM-систем, абонентская плата за поддержку ИИ-агента — 5 000–300 000 ₽ в месяц, в зависимости от нагрузки и объёма запросов [4]. Сопровождение систем, которые мы запускали сами, — от 50 000 ₽ в месяц.
Систему ведёт AgentOps Engineer (инженер эксплуатации) вместе с AI Platform Engineer (инженер платформы). Процесс разбирает Deployment Strategist (стратег внедрения), исправления в интеграциях делает Forward Deployed Engineer (инженер продакшна).
Данные и модели остаются в российских облаках — Yandex Cloud, VK Cloud — или в вашем контуре, в рамках 152-ФЗ. Как это устроить — в разборе «152-ФЗ и LLM».
Что мы ищем в чужой системе на примере своей?
Федеральный B2B-дистрибьютор: в нашем проекте обработки обращений правила классификации и маршрутизации живут в настраиваемом каталоге, а не в тексте промпта, поэтому смена модели не ломает отчётность. Код бэкенда покрыт тестами на 96,4%, зелёных автотестов — 4 282.
Те же признаки — правила вне промпта, автотесты, контрольная выборка — мы ищем в чужой системе на аудите. Чем их больше, тем дешевле довести систему до прода. Кейс целиком →
Источники
- Коммерсантъ, 11.04.2026, по данным MWS AI: рынок корпоративных ИИ-помощников по итогам 2026 года — около 30 млрд ₽, до 10 млрд ₽ приходится на компании, которые уже используют сторонние ИИ-решения; единственный источник — вендор, независимой оценки нет — kommersant.ru
- «Инфосистемы Джет» и Smart Ranking, исследование корпоративного ИИ: опрос 52 крупных российских организаций (около 450 000 сотрудников), семь глубинных интервью и кабинетный анализ; из использующих или тестирующих LLM 53% вывели решения в промышленную эксплуатацию — CNews, 26.08.2026, cnews.ru; выборка — Anti-Malware.ru, 09.09.2026, anti-malware.ru
- «Российская газета», 28.09.2026, «Бизнес стал внимательнее просчитывать жизненный цикл ИИ-проектов после запуска»: Владислав Балаев, руководитель практики анализа данных ЛАНИТ — «Это нужно определить в самом начале проекта: как именно будет измеряться эффект», «Очень многие не умеют вовремя остановиться» — rg.ru
- Habr, 06.08.2026, «Сколько стоит внедрение ИИ в 2026 году», автор — интегратор CRM-систем: абонентская плата за поддержку ИИ-агента — 5 000–300 000 ₽ в месяц в зависимости от нагрузки и объёма запросов; поддержка после запуска — 30–50% годовой стоимости проекта; оценка продавца, не статистика — habr.com
- Документация Yandex AI Studio, «Модели базового инстанса» (открыта 02.10.2026): «Модель сохраняет URI до тех пор, пока не будет выведена из эксплуатации»; платформа заранее информирует о выводе версии модели из эксплуатации; у части моделей — «Модель доступна до 30 октября 2026 года» — aistudio.yandex.ru
Цифры рынка — из открытых публикаций; у каждой указаны выборка и оговорки. Цифры кейса — наши, из репозитория проекта. Наш опыт описан обезличенно: заказчики под NDA.